基于 R 的 VBphenoR 包：面向 EHR数据的 VB 潜在类方法进行患者表型分型

VBphenoR 包为 R 提供了一种基于电子健康记录（EHR）数据进行患者表型分型的闭形式变分贝叶斯方法。我们实现了使用闭形式坐标上升变分推断（CAVI）的变分贝叶斯高斯混合模型（GMM）算法，以确定患者表型潜在类。随后，我们实现了变分贝叶斯逻辑回归，确定感兴趣表型患者在所提供 EHR 队列中出现的概率，评估具有该表型的患者与健康人群中生物标志物的偏移，并评估二元指示临床代码和药物代码的预测性能。逻辑模型似然效用将 GMM 步骤中的潜在类纳入以获得条件分布。